
一 | DHAKA, Bangladesh -- A cargo train hit a passenger train outside the Bangladeshi capital on Monday, leaving at least 15 people dead and scores more injured, fire officials said.Rescuers joined local residents in extracting passengers from the wreckage of the train cars, said fire official Mosharraf Hossain at Bhairab, in the central district of Kishoreganj, where the collision happened at 3:30 p.m.He said the bodies of at least 15 people had been recovered and the number of casualties could increase.“Our people are working there. It's a chaotic situation,” he told The Associated Press. The crash occurred when two rear coaches of the Dhaka-bound Egarosindur Godhuli Express passenger train were hit by a cargo train heading to Chattogram, Azizul Haque Rajon, a senior fire official, said from the scene by phone. He said it was unclear how many people were still trapped in the wreckage. Train service to other parts of the country remained suspended following the accident, he said.It wasn't immediately known what caused the crash. Train accidents are common in Bangladesh, blamed mainly on unsupervised railway crossings, poor signaling and bad track conditions.。 8月25日消息,小米创始人雷军今早发文介绍自研芯片玄戒O100,这是一颗1.22TB/s高带宽的AI加速芯片,基于玄戒创新的高带宽矩阵总线,实现远超传统旗舰SoC的端侧AI性能。 雷军强调,玄戒O100未来将应用于手机、汽车、机器人等全生态品类。 玄戒O100是大模型专用的AI加速芯片,更是全球首款6nm 3D晶圆级堆叠的AI加速芯片。 通过先进的3D堆叠工艺,实现了1.22TB/s的超高带宽,这一速度是目前主流旗舰手机的16倍之多,可以让移动端设备的AI性能实现质的突破。 玄戒O100与玄戒O3是AI终端的“最佳CP”,最高可以实现本地AI推理速度高达330Tokens/s。 小米介绍,在传统计算架构下,计算单元与存储单元物理分离,数据必须在两者之间反复搬运。但内存数据通路受限于物理引脚数量,遇到了增长瓶颈。 当AI算力以指数级增长时,内存访问速度与算力之间已经严重脱节,成为性能的关键阻碍,业界称之为“内存墙”。

二 |
玄戒O100,则是小米“推倒内存墙”的破局之法,区别于以往晶圆→切割为裸片(Die)→逐片封装互联的方式,玄戒O100采用先进的Wafer on Wafer封装技术,也就是将多片完整的晶圆直接高精度对准与键合,继而再切割成独立的3D芯片。 这彻底摆脱了传统引脚数量对带宽的物理限制,将数据通路从“平面走线”变为“垂直穿透”,实现真正的近存计算(Near-Memory Computing)。
玄戒O100采用了先进的Hybrid Bonding混合键合工艺,摒弃了传统微凸点(Micro Bump)结构,直接将物理通路的间隔缩短至1.4μm,让数据通路密度大幅提升。
还采用了Face to Face(简称F2F)金属层直连结构,进一步缩短DRAM与NPU计算层的物理距离,让DRAM与NPU的金属走线“面面相对”,实现更短的物理互联距离,实现更快的信号传输。
此外,玄戒O100配备了14颗高算力NPU,通过玄戒高带宽矩阵总线,让数据可以在NPU与内存、与其他NPU核心之间等高速流转。
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Published on:11:43:19
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